Beim Online-Shopping können immer mehr Daten immer einfacher gesammelt werden. Diese Daten lassen sich in Systemen wie ERP, CRM oder Online-ShopOnline-Shop immer besser verknüpfen. Trotzdem werden sie bisher nur selten genutzt, wie unsere Studien und Gespräche mit führenden Online-Shops zeigen. Zwar sind viele Predictive-Analytics-Projekte in der Planung, umgesetzt sind aber nur wenige. Top-Firmen der Branche Handel

Das überrascht, gibt es doch zu fast jedem Zeitpunkt des Online-Shoppings Beispiele für den umsatzsteigernden Einsatz von Predictive AnalyticsPredictive Analytics. So können in der Informationsphase dem Kunden beispielsweise die Produkte bevorzugt präsentiert werden, die er mit besonders hoher Wahrscheinlichkeit kaufen wird. Umgekehrt lassen sich Produkte mit einer hohen Retourenquote verstecken. Gerade bei der Retourenvermeidung kann Predictive Analytics genutzt werden. Aktuelle Untersuchungen zeigen, dass Predictive Analytics bestimmte Muster erkennt (zum Beispiel: Artikel fällt in der Konfektionsgröße größer oder kleiner aus) und im Shop gegengesteuert werden kann. Alles zu Predictive Analytics auf CIO.de

Große Online-Händler wie Otto versuchen, sich darauf einzustellen - vollumfänglich ausgereift ist das jedoch aus unserer Sicht noch nicht. Auch werden immer mehr Startups in diesem Bereich gegründet. Wir prognostizieren daher für die nächsten fünf Jahre, dass der Einsatz von Predictive Analytics die Retourenquoten und damit die Kosten senken wird.

Sobald der Kunde sein Kaufinteresse im Online-Shop deutlich macht, indem er Produkte in den Warenkorb legt, ist die Nutzung von Predictive Analytics zur gezielten Prognose zukünftiger Verkaufsereignisse und des Kundenverhaltens enorm wichtig. Dabei können zum Beispiel wesentliche Cross-Selling-Potenziale identifiziert werden. Auch kann aus der Analyse ähnlicher Kundenbestellungen gelernt werden, so dass sich Empfehlungen für andere Kunden ableiten lassen. Vor allem kleinere bis mittelgroße Online-Shops setzen dies aus unserer Sicht bisher wenig bis gar nicht um.

Während des Online-Shoppings kann auf die individuelle Zahlbereitschaft des Kunden durch Dynamic Pricing eingegangen werden. Außerdem lassen sich Anreize wie Gutscheine und Rabatte zum Abschluss eines Kaufs geben. Auch eine zuverlässig prognostizierte Lieferung ist ein entscheidendes Kaufargument. Dies findet sich unserer Einschätzung nach heute nur unzureichend bei etablierten Händlern wieder.

Große Player wie AmazonAmazon setzen schon seit Jahren mit zunehmendem Erfolg Predictive Analytics ein. Kleinere und mittelgroße Shops haben bisher eher manuelle oder statische Empfehlungen auf Basis gleicher Artikel-Angaben im Online-Shop. Vor allem sind die Shops nach unserem Einblick bisher mit automatisierten Analysen überfordert. Zudem liefert nicht jede Shop-Software die Analyse-Umgebungen frei Haus. Alles zu Amazon auf CIO.de

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